我一直在考虑这是一个试图理解一些哈希概念的思想实验。考虑对128位散列函数的要求（即，其输出的长度恰好为128位）。
答：您可能会看到像MD5这样的东西。因此，您输入要散列的数据，然后弹出128位数字。
B.或者，您可以找到一个神奇的伪随机数生成器（PRNG）。某种弗兰肯斯坦版的Twister。它会从您要散列的所有输入数据中自行播种，并具有内部状态大小>> 128位。然后，您将生成128个伪随机位作为输出。
在我看来，A和B都有效地产生仅由输入数据确定的输出。这两种方法是否相同？
补充：
一些反馈表明可能存在与我的场景等效的安全性。如果伪随机数生成器类似于Java的SecureRandom（使用SHA-1），从输入数据接种，那么A <=> B？
如果您使用输入数据为PRNG播种，然后从中提取128位随机数据，那么您实际上将散列留给PRNG种子函数，并且它生成的散列的大小将是PRNG状态缓冲区的大小。
但是，如果PRNG的状态大于您提取的128位哈希值，则存在一些风险，即用于种子的某些输入数据不会对您提取的PRNG状态的位有任何影响。这使得它成为一个非常糟糕的哈希，所以你不想这样做。
PRNG种子函数通常是非常弱的哈希，因为哈希不是他们的业务。它们几乎肯定是不安全的（你没有问过），并且与它们分开，它们在雪崩时通常很弱。强哈希通常会尝试确保每个输入位都有可能影响输出的每一位。如果输入数据太短，不安全的哈希通常不会担心它们会在此失败，但是PRNG种子通常根本不会付出任何努力。
加密哈希函数旨在使创建生成特定哈希的输入变得困难;和/或更多，很难创建两个生成相同哈希的输入。
如果某些东西被设计为随机数生成算法，那么这不是设计的要求之一。因此，如果某些东西“只是”一个随机数生成器，则无法保证它满足加密哈希码的这些重要约束。所以从这个意义上讲，它们并不等同。
当然，可能存在随机数生成算法，这些算法也被设计为加密散列算法，并且在这种情况下（如果实现在满足要求方面做得很好），它们可能是等效的。